基于改进秘书鸟优化算法和BP神经网络的水体浊度预测模型OA

浊度是评价水质的重要指标之一,准确预测浊度对于水资源管理和环境保护至关重要。提出一种基于Logistic混沌映射改进的秘书鸟优化算法(LCSBOA),将其与BP神经网络结合构建一种混合模型(LCSBOA-BP)用于预测水体浊度。通过Logistic混沌映射优化秘书鸟算法的初始种群分布,将LCSBOA与BP神经网络结合,优化神经网络的初始权重和阈值。试验结果表明,在CEC2005测试函数集上,改进后的LCSBOA在收敛精度和稳定性方面均优于原始秘书鸟算法(SBOA)。对比LCSBOA-BP、SBOA-BP、PSO-BP、SSA-BP、GWO-BP、RIME-BP及传统BP神经网络等7种模型性能,结果表明,LCSBOA-BP模型表现最佳。提出的混合模型为水体浊度预测提供了一种高效、稳定且低成本的解决方案。